为什么说算法是一个程序和软件的灵魂
为什么说算法是一个程序和软件的灵魂
算法是一个程序和软件的灵魂，作为一名优秀的程序员，只有对一些基础的算法有着全面的掌握，才会在设计程序和编写代码的过程中显得得心应手。本文是近百个C语言算法系列的第二篇，包括了经典的Fibonacci数列、简易计算器、回文检查、质数检查等算法。也许他们能在你的毕业设计或者面试中派上用场。1、计算Fibonacci数列C 语言实现的代码如下：/* Displaying Fibonacci sequence up to nth 结果输出：Enter number of terms: 10Fibonacci Series: 0+1+1+2+3+5+8+13+21+34+也可以使用下面的源代码：/* Displaying Fibonacci series up to cert结果输出：Enter an integer: 200Fibonacci Series: 0+1+1+2+3+5+8+13+21+34+55+89+144+2、回文检查源代码：/* C prog结果输出：Enter an integer: 1232112321 is a palindrome.3、质数检查注：1既不是质数也不是合数。源代码：/* C program to check whether a number is prime or not. */ #include 结果输出：Enter a positive integer: 2929 is a prime number.4、打印金字塔和三角形使用* 建立三角形** ** * ** * * ** * * * *源代码：#include 如下图所示使用数字打印半金字塔。11 21 2 31 2 3 41 2 3 4 5源代码：#include 用* 打印半金字塔* * * * ** * * ** * * * **源代码：#include 用* 打印金字塔* * * * * * * * * * * * * * * ** * * * * * * * *源代码：#include 用* 打印倒金字塔* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *源代码：#include5、简单的加减乘除计算器源代码：/* Source code to create a simple calculator for addition, subtraction, multiplication and division using switch...case statement in C program结果输出：Enter operator either + or - or * or divide : -Enter two operands: 3.48.43.4 - 8.4 = -5.06、检查一个数能不能表示成两个质数之和源代码：#include 结果输出：Enter a positive integer: 3434 = 3 + 3134 = 5 + 2934 = 11 + 2334 = 17 + 177、用递归的方式颠倒源代码：/* Example to reverse a sentence entered by user without using strings. */ #include 结果输出：Enter a sentence: margorp emosewaawesome program8、实现二进制与十进制之间的相互转换/* C programming source code to convert either binary to decimal or decimal to binary according to data entered by user. */ #include 结果输出：9、使用多维数组实现两个矩阵的相
算法与程序设计教案
算法与程序设计思想 【基本信息】 【课标要求】 （一）利用计算机解决问题的基本过程 （1）结合实例，经历分析问题、确定算法、编程求解等用计算机解决问题的基本过程，认识算法和程序设计在其中的地位和作用。 （2）经历用自然语言、流程图或伪代码等方法描述算法的过程。 （4）了解程序设计语言、编辑程序、编译程序、连接程序以及程序开发环境等基本知识。 【学情分析】 高一年级的学生已具备了一定的观察、思考、分析和解决问题能力，也已有了顺序结构、分支结构、循环结构等知识的储备。因此，对于如何将解决问题的思路画成流程图已有一定的基础，但可能还不很熟练，尤其对刚学过的循环结构，教师在课堂上要注意引导。 『此处说“已有了顺序结构、分支结构、循环结构等知识的储备”，应该是指在必修部分对“计算机解决实际问题的基本过程”已有所体验与了解，或是指已学习过数学中相关模块的知识，这是本案例教学得以实施的必不可少的前提条件。』 【教学目标】 1.知识与技能： 建立求一批数据中最大值的算法设计思想，并将算法的设计思想用流程图表示出来。 2.过程与方法： 利用现实生活中比较身高的活动，以及对武术比赛中“打擂台”流程的逐步梳理，让学生学会从此类生活实际中提炼出求最大值的思想方法，即算法思想。 培养学生分析问题、解决问题的能力，让学生学会在面对问题时能梳理出解决问题的清晰思路，进而设计出解决某个特定问题的有限步骤，从而理解计算机是如何解决、处理某种问题的。 『在过程上，通过现实生活中的实例来引导学生总结“求最大值”的算法思想。过程的实现关键在于实例引用是否贴切，是否有利于学生向抽象结论的构建。本案例的实例选择是符合这一要求的。在方法上，注重培养学生分析、解决问题的一般能力，再次体验与理解应用计算机解决问题的基本过程，为后面更一步的学习打下基础，积累信心。』 3.情感态度与价值观：
基本蚁群算法
蚁群算法浅析 摘要：介绍了什么是蚁群算法，蚁群算法的种类，对四种不同的蚁群算法进行了分析对比。详细阐述了蚁群算法的基本原理，将其应用于旅行商问题，有效地解决了问题。通过对旅行商问题C++模拟仿真程序的详细分析，更加深刻地理解与掌握了蚁群算法。 关键词：蚁群算法；旅行商问题；信息素；轮盘选择 一、引言 蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO），是一种用来在图中寻找优化路径的算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。 蚁群算法成功解决了旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）：一个商人要到若干城市推销物品，从一个城市出发要到达其他各城市一次而且最多一次最后又回到第一个城市。寻找一条最短路径，使他从起点的城市到达所有城市一遍，最后回到起点的总路程最短。若把每个城市看成是图上的节点，那么旅行商问题就是在N个节点的完全图上寻找一条花费最少的回路。 最基本的蚁群算法见第二节。目前典型的蚁群算法有随机蚁群算法、排序蚁群算法和最大最小蚁群算法，其中后两种蚁群算法是对前一种的优化。本文将终点介绍随机蚁群算法。 二、基本蚁群算法 （一）算法思想 各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种信息素，信息素多的地方显然经过这里的蚂蚁会多，因而会有更多的蚂蚁聚集过来。假设有两条路从窝通向食物，开始的时候，走这两条路的蚂蚁数量同样多（或者较长的路上蚂蚁多，这也无关紧要）。当蚂蚁沿着一条路到达终点以后会马上返回来，这样，短的路蚂蚁来回一次的时间就短，这也意味着重复的频率就快，因而在单位时间里走过的蚂蚁数目就多，洒下的信息素自然也会多，自然会有更多的蚂蚁被吸引过来，从而洒下更多的信息素。因此，越来越多地蚂蚁聚集到较短的路径上来，最短的路径就找到了。 蚁群算法的基本思想如下图表示：
“出租车计费”算法分析与程序设计教案
VB录入、运行源程序的操作、使用教案 一、教材分析 算法作为信息科技课程教学内容，旨在培养和提高学生的逻辑思维能力，以及用计算机去分析问题、解决问题的能力。然而算法的相关概念比较枯燥，理论过于抽象，对学生的能力要求较高，所以在教学过程中往往难以把握，也不容易引发学生的兴趣。因此需要教师在教学设计和课堂教学中，运用各种手段，使教学内容生动起来，活起来。 二、关于教学目标 在知识目标方面：通过对出租车计价器收费方法的算法设计，使学生理解分支结构解决问题的基本思想，能用分支结构算法来解决实际问题。 在能力目标方面：通过对出租车计价器收费方法的算法设计，培养和提高学生逻辑思维能力以及培养学生在算法研究中的自学探究能力和解决具体问题的能力。在情感目标方面：通过对出租车计价器收费方法的算法设计，激发学生兴趣，提高学生学习的主动性和积极性。让学生知道算法设计在现实生活中的重要性和程序设计的实用性。同时也倡导同学间的相互研究讨论的风气，逐步养成合作学习的好风气，取长补短、共同提高。 三、关于教学设计 中小学信息科技课程既承担着让中小学生了解、熟悉、掌握信息科技的基础知识和基本操作技能的任务，又承担着通过学习，学会利用信息技术发展创造性思维，培养解决真实、开放问题能力的任务。 四、关于教学策略 通过项目式学习，一般要求学生应以小组为单位，联系学习、生活的实践，设计学习任务、课题或项目，教师只起组织、指导作用，并考虑制定可行的评价方案。对于在项目活动中出现学生思维出现盲点或陷入小巷思维时，教师因势利导，给与学生适时的引导与帮助。这样将更有利于学生正确地分析问题、思考问题，学生思维才能得到更有效的培养和锻炼。 最后，期望通过本项目学生能充分理解分支结构解决问题的基本思想，根据算法画出流程图。同时能形成相互研究讨论的风气，逐步养成合作学习的好风气，取
蚁群算法相关概念
蚁群算法，PSO算法以及两种算法可以融合的几种方法 蚁群算法(ACO)是受自然界中蚂蚁搜索食物行为的启发，是一种群智能优化算法。它基于对自然界真实蚁群的集体觅食行为的研究，模拟真实的蚁群协作过程。算法由若干个蚂蚁共同构造解路径，通过在解路径上遗留并交换信息素提高解的质量，进而达到优化的目的。蚁群算法作为通用随机优化方法，已经成功的应用于TSP等一系列组合优化问题中，并取得了较好的结果。但由于该算法是典型的概率算法，算法中的参数设定通常由实验方法确定，导致方法的优化性能与人的经验密切相关，很难使算法性能最优化。 蚁群算法中每只蚂蚁要选择下一步所要走的地方，在选路过程中，蚂蚁依据概率函数 选择将要去的地方，这个概率取决于地点间距离和信息素的强度。(ｔ+ｎ) = (t)+ Δ (ｔ+ｎ) 上述方程表示信息素的保留率，1－表示信息素的挥发率，为了防止信息的无限积累，取值范围限定在0～1。Δ ij 表示蚂蚁k在时间段t到(t +n)的过程中，在i到j的路径上留下的残留信息浓度。
在上述概率方程中，参数α和β:是通过实验确定的。它们对算法性能同样有很大的影响。α值的大小表明留在每个节点上信息量受重视的程度，其值越大，蚂蚁选择被选过的地点的可能性越大。β值的大小表明启发式信息受重视的程度。 这两个参数对蚁群算法性能的影响和作用是相互配合，密切相关的。但是这两个参数只能依靠经验或重复调试来选择。 在采用蚁群－粒子群混合算法时，我们可以利用PSO对蚁群系统参数α和β的进行训练。 具体训练过程：假设有n个粒子组成一个群落，其中第i个粒子表示为一个二维的向量xi = ( xi1 , xi2 ) , i = 1, 2, ?,n，即第i个粒子在搜索空间的中的位置是xi。换言之，每个粒子的位置就是一个潜在的解。将xi带入反馈到蚁群系统并按目标函数就可以计算出其适应值，根据适应值的大小衡量解的优劣。 蚁群算法的优点： 蚁群算法与其他启发式算法相比，在求解性能上，具有很强的鲁棒性（对基本蚁群算法模型稍加修改，便可以应用于其他问题）和搜索较好解的能力。 蚁群算法是一种基于种群的进化算法，具有本质并行性，易于并行实现。 蚁群算法很容易与多种启发式算法结合，以改善算法性能。
《程序设计与算法分析》课程设计报告
数据结构课程设计报告 设计名称：1）简单个人电话号码查询系统 2）哈希表设计
《程序设计与算法分析》课程设计报告 一、简单个人电话号码查询系统 1、需求分析 1、程序的功能：实现一个简单的个人电话号码查询系统，根据用户输入的信息进行排序（按电话号码）并且可以进行快速查询（按姓名），同时还可以进行插入、删除、修改等维护功能 2、输入输出的要求：电话本中每个人的各项信息需要由键盘进 行输入，应用getch 函数进行输入，printf 函数实现输出。 3、测试数据。 2、概要设计 1、存储结构设计说明： 应用结构体类型的数组对电话本中的记录进行存储。 struct record { char name[20]; char phone[20]; char mailbox[20]; }people[60]; 2、程序设计组成框图 3、详细设计 1、主函数 函数功能：对写入文件函数及主菜单函数进行调用。实现主菜单的显示 函数类型：未调用参数，且无返回值。 函数调用关系描述：调用主菜单函数及写入文件函数，实现主菜 个人电话本系统 主菜单 文件导入函数 添加记录函 数 修改菜单 按姓名修改 删除菜单 删除函数 查找菜单 查找函数 排序菜单 排序函数 显示所有 写入文件
单的显示。 2、从文件导入函数 函数功能：判断文件是否存在，存在进行导入，不存在进行文件导入。 函数类型：未调用参数，且无返回值。 算法说明（流程图表示） 开始 是否为输入打开文件失败 是否为输出打开文件失败 建立失败 通讯录 已建立 返回主菜单 退出 指针调到文件尾 文件当 前位置 是否大 于0 返回文件头部，遍历 向电话本中写入信 息 文件导入 成功 任意键回主 菜单 文件导入成功， 无任何记录，任 意键回主菜单 返回主菜单 否 否 否 是 是 是 从文件导入函数流程图
算法与程序设计试题带答案
高一第二学期《算法与程序设计》学分认定试题 学校：_____________ 班级：____________ 学号：____________ 姓名：____________ 一、单选题（每小题3分，20小题，共60分） 1、用计算机解决问题时，首先应该确定程序“做什么”，然后再确定程序“如何做”请问“如何做”是属于用计算机解决问题的哪一个步骤（） A、分析问题 B、设计算法 C、编写程序 D、调试程序 2、在调试程序过程中，下列哪一种错误是计算机检查不出来的（） A、编译错误 B、执行错误 C、逻辑错误 D、任何错误计算机都能检查出来 3、下列关于算法的叙述中，错误的是（） A、一个算法至少有一个输入和一个输出 B、算法的每一个步骤必须确切地定义 C、一个算法在执行有穷步之后必须结束 D、算法中有待执行的运算和操作必须是相当基本的。 4、流程图中表示判断的是（）。 Ａ、矩形框Ｂ、菱形框Ｃ、圆形框Ｄ、椭圆形框 5、任何复杂的算法都可以用三种基本结构组成，下列不属于基本结构的是（） A、顺序结构 B、选择结构 C、层次结构 D、循环结构 6、能够被计算机直接识别的语言是（） A、伪代码 B、高级语言 C、机器语言 D、汇编语言 7、在VB语言中，下列数据中合法的长整型常量是（） A、08A B、2380836E C、 D、 8、求Mid(“ABCDEFG”,3,2)的结果是（） A、“ABC” B、“CD” C、“ABCDEF” D、“BCD” 9、表达式A+B+C
蚁群算法matlab程序代码
先新建一个主程序M文件ACATSP.m 代码如下: function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) %%================================================== ======================= %% 主要符号说明 %% C n个城市的坐标，n×2的矩阵 %% NC_max 蚁群算法MATLAB程序最大迭代次数 %% m 蚂蚁个数 %% Alpha 表征信息素重要程度的参数 %% Beta 表征启发式因子重要程度的参数 %% Rho 信息素蒸发系数 %% Q 表示蚁群算法MATLAB程序信息素增加强度系数 %% R_best 各代最佳路线 %% L_best 各代最佳路线的长度 %%================================================== =======================
%% 蚁群算法MATLAB程序第一步：变量初始化 n=size(C,1);%n表示问题的规模（城市个数） D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵 for i=1:n for j=1:n if i~=j D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5; else D(i,j)=eps; % i = j 时不计算，应该为0，但后面的启发因子要取倒数，用eps（浮点相对精度）表示 end D(j,i)=D(i,j); %对称矩阵 end end Eta=1./D; %Eta为启发因子，这里设为距离的倒数 Tau=ones(n,n); %Tau为信息素矩阵 Tabu=zeros(m,n); %存储并记录路径的生成
蚁群算法
蚁群算法报告及代码 一、狼群算法 狼群算法是基于狼群群体智能,模拟狼群捕食行为及其猎物分配方式,抽象出游走、召唤、围攻3种智能行为以及“胜者为王”的头狼产生规则和“强者生存”的狼群更新机制,提出一种新的群体智能算法。 算法采用基于人工狼主体的自下而上的设计方法和基 于职责分工的协作式搜索路径结构。如图1所示,通过狼群个体对猎物气味、环境信息的探知、人工狼相互间信息的共享和交互以及人工狼基于自身职责的个体行为决策最终实现了狼群捕猎的全过程。 二、布谷鸟算法 布谷鸟算法 布谷鸟搜索算法,也叫杜鹃搜索,是一种新兴启发算法CS 算法，通过模拟某些种属布谷鸟的寄生育雏来有效地求解最优化问题的算法.同时，CS 也采用相关的Levy 飞行搜索机制 蚁群算法介绍及其源代码。 具有的优点：全局搜索能力强、选用参数少、搜索路径优、多目标问题求解能力强，以及很好的通用性、鲁棒性。 应用领域：项目调度、工程优化问题、求解置换流水车间调度和计算智能 三、差分算法 差分算法主要用于求解连续变量的全局优化问题，其主要工作步骤与其他进化算法基本一致，主要包括变异、交叉、选择三种操作。 算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始，利用从种群中随机选取的两个个体
的差向量作为第三个个体的随机变化源，将差向量加权后按照一定的规则与第三个个体求和而产生变异个体，该操作称为变异。然后，变异个体与某个预先决定的目标个体进行参数混合，生成试验个体，这一过程称之为交叉。如果试验个体的适应度值优于目标个体的适应度值，则在下一代中试验个体取代目标个体，否则目标个体仍保存下来，该操作称为选择。在每一代的进化过程中，每一个体矢量作为目标个体一次，算法通过不断地迭代计算，保留优良个体，淘汰劣质个体，引导搜索过程向全局最优解逼近。 四、免疫算法 免疫算法是一种具有生成+检测的迭代过程的搜索算法。从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。 五、人工蜂群算法 人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。为了解决多变量函数优化问题，科学家提出了人工蜂群算法ABC模型。 六、万有引力算法 万有引力算法是一种基于万有引力定律和牛顿第二定律的种群优化算法。该算法通过种群的粒子位置移动来寻找最优解，即随着算法的循环，粒子靠它们之间的万有引力在搜索空间内不断运动，当粒子移动到最优位置时，最优解便找到了。 GSA即引力搜索算法，是一种优化算法的基础上的重力和质量相互作用的算法。GSA 的机制是基于宇宙万有引力定律中两个质量的相互作用。 七、萤火虫算法 萤火虫算法源于模拟自然界萤火虫在晚上的群聚活动的自然现象而提出的，在萤火虫的群聚活动中，每只萤火虫通过散发荧光素与同伴进行寻觅食物以及求偶等信息交流。一般来说，荧光素越亮的萤火虫其号召力也就越强，最终会出现很多萤火虫聚集在一些荧光素较亮的萤火虫周围。人工萤火虫算法就是根据这种现象而提出的一种新型的仿生群智能优化算法。在人工萤火虫群优化算法中，每只萤火虫被视为解空间的一个解，萤火虫种群作为初始解随机的分布在搜索空间中，然后根据自然界萤火虫的移动方式进行解空间中每只萤火虫的移动。通过每一代的移动，最终使的萤火虫聚集到较好的萤火虫周围，也即是找到多个极值
蚁群算法程序,在最短路中的应用,稍加扩展即可应用于机器人路径规划
下面的程序是蚁群算法在最短路中的应用，稍加扩展即可应用于机器人路径规划 function [ROUTES,PL,Tau]=ACASP(G,Tau,K,M,S,E,Alpha,Beta,Rho,Q) %% --------------------------------------------------------------- % ACASP.m % 蚁群算法动态寻路算法 % ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China % Email:aihuacheng@https://www.docsj.com/doc/f85771370.html, % All rights reserved %% --------------------------------------------------------------- % 输入参数列表 % G 地形图为01矩阵，如果为1表示障碍物 % Tau 初始信息素矩阵（认为前面的觅食活动中有残留的信息素） % K 迭代次数（指蚂蚁出动多少波） % M 蚂蚁个数（每一波蚂蚁有多少个） % S 起始点（最短路径的起始点） % E 终止点（最短路径的目的点） % Alpha 表征信息素重要程度的参数 % Beta 表征启发式因子重要程度的参数 % Rho 信息素蒸发系数 % Q 信息素增加强度系数 % % 输出参数列表 % ROUTES 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线 % PL 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度 % Tau 输出动态修正过的信息素 %% --------------------变量初始化---------------------------------- %load D=G2D(G); N=size(D,1);%N表示问题的规模（象素个数） MM=size(G,1); a=1;%小方格象素的边长 Ex=a*(mod(E,MM)-0.5);%终止点横坐标 if Ex==-0.5 Ex=MM-0.5; end Ey=a*(MM+0.5-ceil(E/MM));%终止点纵坐标 Eta=zeros(1,N);%启发式信息，取为至目标点的直线距离的倒数 %下面构造启发式信息矩阵 for i=1:N if ix==-0.5 ix=MM-0.5; end
算法与程序设计复习整理
46．关于下面流程图功能的描述正确的是：( ) A．输入一个数，若其大于0则输出该数，若其小于0则输出该数的相反数 B．输入一个数，若其小于或等于0则输出该数的相反数 C．输入一个数，输出其绝对值 D．以上答案都正确 47．鸡、兔共笼问题，有腿共60条，问鸡、兔各有多少只？下面鸡和兔只数最合理的范围是( ) (范围确定了循环的起始值和终止值) A．鸡：1到28，兔：1到14 B．鸡：2到28，兔：1到14 C．鸡：1到28，兔：2到14 D．鸡：2到28，兔：2到14 48. 在程序中需要将两个变量的值交换，以下四段流程图中，( )不能完成将变量X、Y的值互相交换。A．B．C．D． 49. 使用计算机解题的步骤，以下描述正确的是：( )。 A．正确理解题意→设计正确算法→寻找解题方法→编写程序→调试运行 B．正确理解题意→寻找解题方法→设计正确算法→编写程序→调试运行 C．正确理解题意→寻找解题方法→设计正确算法→调试运行→编写程序 D．正确理解题意→寻找解题方法→设计正确算法→编写程序→调试运行 50. 算法的特征是：有穷性、( )、能行性、有0个或多个输入和有一个或多个输出。 A．稳定性B．确定性C．正常性D．快速性 51. 可以用多种不同的方法来描述一个算法，算法的描述可以用：( ) A．流程图、分支和循环B．顺序、流程图和自然语言 C．流程图、自然语言和伪代码D．顺序、分支和循环 52. 算法中通常需要三种不同的执行流程，即：( ) A．连续模式、分支模式和循环模式B．顺序模式、结构模式和循环模式
C．结构模式、分支模式和循环模式D．顺序模式、分支模式和循环模式 53. 流程图是一种描述算法的方法，其中最基本、最常用的成分有：( ) A．处理框、矩形框、连接框、流程线和开始、结束符 B．菱形框、判断框、连接框、流程线和开始、结束符 C．处理框、判断框、连接框、圆形框和开始、结束符 D．处理框、判断框、连接框、流程线和开始、结束符 54. 算法的描述可以用自然语言，下面说法中正确的是：( ) A．所谓自然语言描述算法就是用人类语言加上数学符号，来描述算法 B．用自然语言描述算法有时存在“二义性” C．自然语言用来描述分支、循环不是很方便 D．以上说法都错误 55.关于程序中的变量，下面说法中错误的是：( )。 A．一旦将数据存入某变量，读取变量中的值，不会改变变量的内容 B．一旦将数据存入某变量，以后就不能将新的数据存入该变量 C．一旦将数据存入某变量，以后可以将新的数据存入该变量 D．一旦将数据存入某变量，只要不把新的数据存入，变量的内容不会改变 56. 程序通常需要三种不同的控制结构，即：顺序结构、分支结构和循环结构，下面说法正确的是：( ) A．一个程序只能包含一种结构 B．一个程序最多可以包含两种结构 C．一个程序可以包含以上三种结构中的任意组合 D．一个程序必须包含以上三种结构 57. 采用盲目的搜索方法，在搜索结果的过程中，把各种可能的情况都考虑到，并对所得的结果逐一进行判断，过滤掉那些不合要求的，保留那些合乎要求的结果，这种方法叫做( ) A．递推法B．枚举法C．选择法D．解析法 VB程序填空题
解析算法和程序实现教学设计Word版
解析算法及程序实现教学设计 一、设计思想 根据《新课标》的要求，本课“解析算法”的学习目的是使学生进一步体验算法设计思想。为了让学生更易理解其算法的思想：用解析法找出数学表达式，用它来描述问题的原始数据与结果之间的关系。本堂课的设计思路：通过一元二次方程求解实例引入主题——认知主题——实践体验主题——扩展与提高这几个阶段层层深入的递进式方法使学生充分掌握解析算法。从而使学生形成解析算法的科学逻辑结构。 二、教材分析 本课的课程标准内容： 结合实例，经历分析问题、确定算法、编程求解等用计算机解决问题的基本过程，认识算法和程序设计在其中的地位和作用。掌握使用解析算法设计程序解决问题的方法基本要求：1.初步掌握解析算法。2.初步掌握解析算法的程序实现。 教材中很多例子，但是考虑到课时，具体采用了“计算1900年开始的任意一天是星期几”的问题。 三、学情分析 学生对程序的3种基本模式已有一个了解的基础，对于简单的程序段也有一定的认知意识。并且已学习了枚举算法，这对本节课的教学产生积极的作用。但学生还是会觉得算法设计比较难掌握，困难之处在于，如何将题目的设计思想转化为流程图，根据流程图写出相应的代码并通过自己编制程序上机实践来体验。因此在课堂分析过程中，学生应当从听课认识——分析理解——实践探究这些过程中全面掌握解析算法的设计思想，并能用此算法来解决日常生活问题及与其他学科有所关联的一些简单问题。 四、教学目标 知识与技能：理解解析算法的概念和特点，通过分析了解解析算法的解题结构，初步掌握对解析算法的程序实现。 过程与方法：通过具体问题分析，归纳解析算法的基本思想和方法，确定解题步骤。让学生理解如何用3步法来解决实际问题（提出问题——分析问题——解决问题）； 情感态度与价值观：通过小组合作，增进学生间的学习交流，培养合作能力，激发学生学习能动性；感受解析算法的魅力，养成始终坚持、不断积累才能获得成功的意志品质。 五、重点与难点 重点：通过计算1900年开始的任意一天是星期几，让学生理解解析算法的思想，初步
(完整版)蚁群算法matlab程序实例整理
function [y,val]=QACS tic load att48 att48; MAXIT=300; % 最大循环次数 NC=48; % 城市个数 tao=ones(48,48);% 初始时刻各边上的信息最为1 rho=0.2; % 挥发系数 alpha=1; beta=2; Q=100; mant=20; % 蚂蚁数量 iter=0; % 记录迭代次数 for i=1:NC % 计算各城市间的距离 for j=1:NC distance(i,j)=sqrt((att48(i,2)-att48(j,2))^2+(att48(i,3)-att48(j,3))^2); end end bestroute=zeros(1,48); % 用来记录最优路径 routelength=inf; % 用来记录当前找到的最优路径长度 % for i=1:mant % 确定各蚂蚁初始的位置 % end for ite=1:MAXIT for ka=1:mant %考查第K只蚂蚁 deltatao=zeros(48,48); % 第K只蚂蚁移动前各边上的信息增量为零 [routek,lengthk]=travel(distance,tao,alpha,beta); if lengthk //Basic Ant Colony Algorithm for TSP #include 数组d d[1] d[2] d[3] d[4] d[5] d[6] d[7] d[8] 10 5 21 12 15 6 3 18 A B．d[1]>d[3] - d[6] C．d[3*2]>d[4] D．d[6] + d[1]=d[7] A 请将数学表达式写成计算机程序设计语言表达式为 __________________________________________。 (a+b)*(a+b)/(a*b)|(a+b)^2/(a*b) 算法就是指解决问题的具体方法和步骤。一般算法可以有 ______ 个或多个输出。 1 下列流程图的功能是( )。 A．输入三个数，输出其中的最大数 B．输入三个数，输出其中的中间数 C．输入三个数，输出第一个数 D．输入三个数，输出其中的最小数 D 以下流程图的运行结果是( )。 A．2 B．3 C．4 D．1 D 学校需要购买一批单价为280元的课桌椅，共需500套，运费为总价的1.5%，学校一共需要付款多少元？完成该算法需要5个步骤，正确的顺序是( )。 ①输出学校应付款项YFK②计算总价ZJ=DJ*N③输入每套桌椅的单价DJ 和购买数量N④计算应付款YFK=ZJ + YF⑤计算运费YF=ZJ*0.015 A. ③④⑤②① B. ③⑤④②① C. ③②⑤④① D. ③②④⑤① C 设a=4，b=9，下列表达式的运算结果中，值最大的是( )。 A．a Mod b B．Int(b/a) C．Sqr(b/a) D．b/a A 小明玩猜价格游戏，价格的范围是10元到170元。他第一次猜90元，低了；第二次猜130元，高了；第三次猜110元，又低了；第四次他猜120元……，小明在猜价格时采用的方法是( )。 A. 二分法 B. 随机法 C. 排序法 D. 顺序法 A 将北京、天津、上海等6个城市某天的最高气温(单位：℃)存放在数组a 中： a[1] a[2] a[3] a[4] a[5] a[6] 35.4 33.1 34.6 35.6 35.3 34.8 蚁群算法最短路径通用Matlab程序（附图） function [ROUTES,PL,Tau]=ACASP(G,Tau,K,M,S,E,Alpha,Beta,Rho,Q) %% --------------------------------------------------------------- % ACASP.m % 蚁群算法动态寻路算法 % ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China % Email:aihuacheng@https://www.docsj.com/doc/f85771370.html, % All rights reserved %% --------------------------------------------------------------- % 输入参数列表 % G 地形图为01矩阵，如果为1表示障碍物 % Tau 初始信息素矩阵（认为前面的觅食活动中有残留的信息素） % K 迭代次数（指蚂蚁出动多少波） % M 蚂蚁个数（每一波蚂蚁有多少个） % S 起始点（最短路径的起始点） % E 终止点（最短路径的目的点） % Alpha 表征信息素重要程度的参数 % Beta 表征启发式因子重要程度的参数 % Rho 信息素蒸发系数 % Q 信息素增加强度系数 % % 输出参数列表 % ROUTES 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线 % PL 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度 % Tau 输出动态修正过的信息素 %% --------------------变量初始化---------------------------------- %load D=G2D(G); N=size(D,1);%N表示问题的规模（象素个数） MM=size(G,1); a=1;%小方格象素的边长 Ex=a*(mod(E,MM)-0.5);%终止点横坐标 if Ex==-0.5 Ex=MM-0.5; end Ey=a*(MM+0.5-ceil(E/MM));%终止点纵坐标 Eta=zeros(1,N);%启发式信息，取为至目标点的直线距离的倒数 %下面构造启发式信息矩阵 for i=1:N if ix==-0.5 用ACO 算法求解机器人路径优化问题 4.1 问题描述 移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗，最短行走路线，最短行走时间等)，在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题，都要完成路径规划、定位和避障等任务。 4.2 算法理论 蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA），最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出，其本质是一个复杂的智能系统，且具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制等优点。该算法经过十多年的发展，已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究，如旅行商问题，二次规划问题，生产调度问题等。但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。 Dorigo 提出了精英蚁群模型（EAS），在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行，但这样的策略往往使进化变得缓慢，并不能取得较好的效果。次年Dorigo 博士在文献[30]中给出改进模型（ACS），文中 改进了转移概率模型，并且应用了全局搜索与局部搜索策略，来得进行深度搜索。 Stützle 与Hoos给出了最大-最小蚂蚁系统（MAX-MINAS），所谓最大-最小即是为信息素设定上限与下限，设定上限避免搜索陷入局部最优，设定下限鼓励深度搜索。 蚂蚁作为一个生物个体其自身的能力是十分有限的，比如蚂蚁个体是没有视觉的，蚂蚁自身体积又是那么渺小，但是由这些能力有限的蚂蚁组成的蚁群却可以做出超越个体蚂蚁能力的超常行为。蚂蚁没有视觉却可以寻觅食物，蚂蚁体积渺小而蚁群却可以搬运比它们个体大十倍甚至百倍的昆虫。这些都说明蚂蚁群体内部的某种机制使得它们具有了群体智能，可以做到蚂蚁个体无法实现的事情。经过生物学家的长时间观察发现，蚂蚁是通过分泌于空间中的信息素进行信息交流，进而实现群体行为的。 下面简要介绍蚁群通过信息素的交流找到最短路径的简化实例。如图 2-1 所示，AE 之间有 蚁群算法原理及在TSP 中的应用 1 蚁群算法（ACA ）原理 1.1 基本蚁群算法的数学模型 以求解平面上一个n 阶旅行商问题(Traveling Salesman Problem ，TSP)为例来说明蚁群算法ACA （Ant Colony Algorithm ）的基本原理。对于其他问题，可以对此模型稍作修改便可应用。TSP 问题就是给定一组城市，求一条遍历所有城市的最短回路问题。 设()i b t 表示t 时刻位于元素i 的蚂蚁数目，()ij t τ为t 时刻路径(,)i j 上的信息量，n 表示TSP 规模，m 为蚁群的总数目，则1()n i i m b t ==∑；{(),}ij i i t c c C τΓ=?是t 时刻集合C 中元素(城市)两两连接ij t 上残留信息量的集合。在初始时刻各条路径上信息量相等，并设 (0)ij const τ=，基本蚁群算法的寻优是通过有向图 (,,)g C L =Γ实现的。 蚂蚁(1,2,...,)k k m =在运动过程中，根据各条路径上的信息量决定其转移方向。这里用禁忌表(1,2,...,)k tabu k m =来记录蚂蚁k 当前所走过的城市，集合随着 k tabu 进化过程作动态调整。在搜索过程中，蚂蚁根据各条路径上的信息量及路 径的启发信息来计算状态转移概率。()k ij p t 表示在t 时刻蚂蚁k 由元素(城市)i 转移 到元素(城市)j 的状态转移概率。 ()*()()*()()0k ij ij k k ij ij ij s allowed t t j allowed t t p t αβ αβτητη??????????? ∈?????=????? ??? ∑若否则 (1) 式中，{}k k allowed C tabuk =-表示蚂蚁k 下一步允许选择的城市；α为信息启发式因子，表示轨迹的相对重要性，反映了蚂蚁在运动过程中所积累的信息在蚂蚁运动时所起作用，其值越大，则该蚂蚁越倾向于选择其他蚂蚁经过的路径，蚂蚁之间协作性越强；β为期望启发式因子，表示能见度的相对重要性，反映了蚂蚁在运动过程中启发信息在蚂蚁选择路径中的重视程度，其值越大，则该状态转移概率越接近于贪心规则；()ij t η为启发函数，其表达式如下： 1 ()ij ij t d η= (2) 1.#include蚁群算法 C语言程序(已运行)
高中算法与程序设计(选修)
蚁群算法最短路径通用Matlab程序(附图)
matlab_蚁群算法_机器人路径优化问题
蚁群算法原理及在TSP中的应用(附程序)
蚁群算法源代码1